Hace casi cuatro décadas, cuando el auge de las computadoras personales estaba en pleno apogeo, surgió un fenómeno conocido como la “paradoja de la productividad”.
Se refería a cómo, a pesar de las enormes inversiones de las empresas en nuevas tecnologías, había poca evidencia de una ganancia correspondiente en la eficiencia de los trabajadores.
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Hoy aparece la misma paradoja, pero con la inteligencia artificial generativa. Según una investigación reciente de McKinsey & Company, casi ocho de cada 10 empresas informaron que utilizan IA generativa, pero el mismo número declaró que “no tuvieron un impacto significativo en los resultados”.
La tecnología de IA avanzó a toda velocidad con chatbots como ChatGPT, impulsada por una pujante competencia entre gigantes tecnológicos y empresas emergentes superricas, que suscitó la expectativa de que se revolucionará todo, desde la contabilidad administrativa hasta el servicio de atención al cliente. Pero los beneficios para las empresas ajenas al sector tecnológico van a la zaga, plagados de problemas, como la irritante tendencia de los chatbots a inventar cosas.
Esto significa que las empresas tendrán que seguir invirtiendo miles de millones para no quedarse rezagadas, pero podrían pasar años antes de que la tecnología ofrezca beneficios a toda la economía, a medida que las empresas descubran qué funciona mejor.
Llamémosla la “paradoja de la AI generativa”, como hizo McKinsey en su informe de investigación. Se espera que las inversiones en IA generativa por parte de las empresas aumenten un 94% este año, hasta los 61.900 millones de dólares, según IDC, una empresa de investigación tecnológica.
Pero el porcentaje de empresas que abandonaron la mayoría de sus proyectos piloto de IA se disparó hasta el 42% a finales de 2024, frente al 17 por ciento del año anterior, según una encuesta realizada a más de 1000 directivos de tecnología y empresas por S&P Global, una empresa de datos y análisis.
Los proyectos fracasaron no solo por los obstáculos técnicos, sino a menudo por “factores humanos”, como la resistencia de empleados y clientes o la falta de conocimientos, dijo Alexander Johnston, analista principal de S&P Global.
Gartner, una empresa de investigación y asesoramiento que traza “ciclos de sobreexpectación” tecnológica, predice que la IA se desplaza hacia una fase que denomina “la zanja de la desilusión”. El punto más bajo se espera para el año que viene, antes de que la tecnología se convierta finalmente en una herramienta de productividad probada, dijo John-David Lovelock, pronosticador jefe de Gartner.
Ese fue el patrón de tecnologías anteriores como las computadoras personales y el internet: exuberancia inicial, el duro trabajo de dominar una tecnología, y después una transformación de las industrias y el trabajo.
Los ganadores hasta ahora fueron los proveedores de tecnología y asesoramiento de IA. Entre ellos están Microsoft, Amazon y Google, que ofrecen software de IA, mientras que Nvidia es el líder arrollador en chips de IA. Los ejecutivos de esas empresas alardearon cómo la IA está remodelando sus propias fuerzas de trabajo, al eliminar la necesidad de algunos trabajos de codificación de nivel básico y hacer que otros trabajadores sean más eficientes.
Muchos predicen que la IA acabará por sustituir a franjas enteras de empleados humanos, una perspectiva que ya es ampliamente aceptada y de la que se hace eco la corriente empresarial dominante. En el Festival de Ideas de Aspen, celebrado en junio, Jim Farley, director ejecutivo de Ford Motor, dijo: “La inteligencia artificial literalmente va a sustituir a la mitad de todos los trabajadores de oficina de Estados Unidos”.
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Que ocurra ese tipo de cambio revolucionario, y cuán pronto, depende del campo de pruebas real de muchas empresas.
“La potencia tecnológica bruta es estupenda, pero no va a determinar la rapidez con que la IA transforme la economía”, dijo Andrew McAfee, científico investigador principal y codirector de la Iniciativa sobre la Economía Digital del Instituto Tecnológico de Massachusetts.
Aun así, algunas empresas están encontrando formas de incorporar la IA, aunque en la mayoría de los casos la tecnología está todavía muy lejos de sustituir a los trabajadores.
Una empresa en la que se ponen de manifiesto las promesas y los defectos de la IA es USAA, que provee servicios bancarios y de seguros a los militares y sus familias. Tras varios proyectos piloto, algunos de los cuales cerró, la empresa introdujo un asistente de IA para ayudar a sus 16.000 trabajadores de atención al cliente a dar respuestas correctas a preguntas específicas.
USAA hace un seguimiento de sus inversiones en IA, pero aún no dispone de un cálculo de la rentabilidad económica, si la hay, del software del centro de llamadas. Pero la respuesta de sus trabajadores, dijo la empresa, ha sido abrumadoramente positiva. Aunque dispone de aplicaciones informáticas para responder a las preguntas de los clientes por internet, sus centros de llamadas atienden un promedio de 200.000 llamadas al día.
“Son momentos que importan”, dijo Ramnik Bajaj, director de análisis de datos e inteligencia artificial de la empresa. “Quieren una voz humana al otro lado del teléfono”, agregó.
Esto es similar a una aplicación de IA desarrollada hace más de un año para los trabajadores de campo de Johnson Controls, un gran proveedor de equipos, software y servicios para la construcción. La empresa introdujo los manuales de funcionamiento y servicio de sus máquinas en un programa de IA que fue entrenado para generar un resumen del problema, sugerir reparaciones y enviarlo todo a la tableta del técnico.
En las pruebas, la aplicación recortó entre 10 y 15 minutos de una llamada de reparación de una hora o más: una ganancia de eficiencia útil, pero difícilmente una transformación del lugar de trabajo en sí misma. Menos de 2000 de los 25.000 trabajadores del servicio externo de la empresa tienen acceso al ayudante de IA, aunque la empresa planea ampliarlo.
“Todavía es muy pronto, pero la idea es que con el tiempo todos lo utilicen”, dijo Vijay Sankaran, director digital y de información de Johnson Controls.
La visión a largo plazo es que las empresas utilicen la IA para mejorar múltiples sistemas, incluidos los de ventas, compras, fabricación, atención al cliente y finanzas, dijo.
“Eso es lo que cambiará las reglas del juego”, dijo Sankaran, quien prevé que ese cambio tardará al menos cinco años.
Hace dos años, JPMorgan Chase, el mayor banco del país, bloqueó el acceso a ChatGPT desde sus computadoras por posibles riesgos de seguridad. Solo se permitió experimentar con la IA a unos cientos de científicos de datos e ingenieros.
En la actualidad, unos 200.000 empleados del banco tienen acceso a un asistente de IA de uso general —esencialmente un chatbot empresarial— desde sus computadoras de trabajo para tareas como recuperar datos, responder a preguntas empresariales y redactar informes. El asistente, adaptado para el uso de JPMorgan, utiliza ChatGPT y otras herramientas de IA, al tiempo que garantiza la seguridad de los datos confidenciales del banco y de los clientes. Aproximadamente la mitad de los trabajadores lo utilizan con regularidad y dicen dedicar hasta cuatro horas menos a la semana a tareas básicas de oficina, dijo la empresa.
Los asesores patrimoniales del banco también emplean un asistente de IA más especializado, que utiliza datos bancarios, de mercado y de clientes para proporcionar a los clientes ricos estudios y asesoramiento sobre inversiones. El banco afirma que recupera información y ayuda a los asesores a hacer recomendaciones de inversión casi el doble de rápido de lo que podían hacerlo antes, lo que aumenta las ventas.
Lori Beer, directora global de información de JPMorgan, supervisa una plantilla tecnológica mundial de 60.000 personas. ¿Ha cerrado proyectos de IA? Probablemente cientos en total, dijo.
Pero muchos de los prototipos desechados, dijo, desarrollaban conceptos y código que se incorporaron a otros proyectos en curso.
“Estamos cerrando cosas, absolutamente”, dijo Beer. “No tenemos miedo de ponerle fin a las cosas. No creemos que sea algo malo. Creo que es algo inteligente”.
McAfee, el científico investigador del MIT, se mostró de acuerdo.
“No es sorprendente que los primeros esfuerzos en IA se queden cortos”, dijo McAfee, quien es fundador de Workhelix, una empresa de consultoría en IA. “La innovación es un proceso en el que se fracasa con bastante regularidad”.
Por Steve Lohr.
